激活函數(ReLU, Swish, Maxout)
神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素，提高模型的表達能力。 ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元) 形式如下: \[\begin{equation} f(x)= \begin{cases} 0, & {x\leq 0} \\\\ x ...
原文：激活函數(ReLU, Swish, Maxout)
神經網絡中使用激活函數來加入非線性因素，提高模型的表達能力。 ReLU Rectified Linear Unit,修正線性單元 形式如下: ReLU公式近似推導:: 下面解釋上述公式中的softplus,Noisy ReLU. softplus函數與ReLU函數接近,但比較平滑, 同ReLU一樣是單邊抑制,有寬廣的接受域 , inf , 但是由於指數運算,對數運算計算量大的原因,而不太被人使用 ...
2019-07-15 22:43 0 2298 推薦指數：
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激活函數sigmoid、tanh、relu、Swish
激活函數的作用主要是引入非線性因素，解決線性模型表達能力不足的缺陷 sigmoid函數可以從圖像中看出，當x向兩端走的時候，y值越來越接近1和-1，這種現象稱為飽和，飽和意味着當x=100和x=1000的映射結果是一樣的，這種轉化相當於將1000大於100的信息丟失了很多，所以一般需要歸一化 ...
激活函數--（Sigmoid，tanh，Relu，maxout）
Question？ 激活函數是什么？ 激活函數有什么用？ 激活函數怎么用？ 激活函數有哪幾種？各自特點及其使用場景？ 1.激活函數 1.1激活函數是什么？ 激活函數的主要作用是提供網絡的非線性建模能力。如果沒有激活函數，那么該網絡僅能夠表達線性映射，此時即便有再多 ...
Swish激活函數
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ReLU激活函數
參考：https://blog.csdn.net/cherrylvlei/article/details/53149381 首先，我們來看一下ReLU激活函數的形式，如下圖： 單側抑制，當模型增加N層之后，理論上ReLU神經元的激活率將降低2的N次方倍， ReLU實現 ...
ReLU激活函數的缺點
訓練的時候很”脆弱”，很容易就”die”了，訓練過程該函數不適應較大梯度輸入，因為在參數更新以后，ReLU的神經元不會再有激活的功能，導致梯度永遠都是零。 例如，一個非常大的梯度流過一個 ReLU 神經元，更新過參數之后，這個神經元再也不會對任何數據有激活現象了，那么這個神經元的梯度就永遠 ...
relu6激活函數
relu6 = min(max(features, 0), 6) This is useful in making the networks ready for fixed-point inference. If you unbound the upper limit, you lose too ...